A NETSCOUT Systems ampliou sua plataforma de dados com o objetivo de fornecer contexto operacional para aplicações de inteligência artificial em ambientes corporativos. A tecnologia utiliza o Smart Data para observar interações digitais, transformar pacotes de rede em evidências contextualizadas e organizar essas informações para aplicações de observabilidade, garantia de serviços, cibersegurança e IA.
A proposta parte de uma limitação dos modelos de IA utilizados em operações de tecnologia. Métricas, eventos, logs e rastreamentos, conhecidos como dados MELT, continuam relevantes para a análise de ambientes, mas podem exigir que os sistemas reconstruam acontecimentos a partir de informações fragmentadas em diferentes ferramentas.
Segundo a NETSCOUT, esse processo pode aumentar o processamento necessário e o consumo de tokens, além de afetar a precisão das recomendações. A empresa defende que dados completos e contextualizados são necessários para que sistemas de IA apoiem decisões operacionais com maior confiabilidade.
Smart Data reduz volume de informações processadas
A plataforma utiliza o Smart Data para transformar dados observados na rede em informações contextualizadas e de maior densidade. A arquitetura combina duas abordagens para a engenharia de contexto.
A primeira é a extração semântica inicial, que busca identificar o significado operacional dos pacotes no ponto de observação e preservar evidências que poderiam ser descartadas em conjuntos de dados convencionais.
A segunda é a otimização de contexto na origem, que prioriza informações relevantes para que sistemas de IA utilizem uma parcela menor de suas janelas de contexto e de seus recursos computacionais.
Segundo estudo da Gartner citado pela NETSCOUT, até 2027, organizações que priorizarem semântica em dados preparados para IA poderão aumentar em até 80% a precisão de seus agentes e reduzir em até 60% os custos operacionais.
A empresa relaciona essa necessidade à evolução dos agentes de IA, que passam de funções de apoio a operadores para atividades capazes de executar ações de forma autônoma.
“Desbloquear os benefícios da IA em toda a empresa não será alcançado adicionando outro modelo. O sucesso virá por meio da engenharia de contexto: dando à IA o contexto operacional correto antes de o raciocínio começar”, disse Sanjay Munshi, diretor de operações da NETSCOUT. Por meio de nossos próprios testes internos, experimentamos uma redução de mais de 25% no consumo de tokens de IA em comparação com o uso exclusivo de dados MELT, e uma redução de mais de 75% no MTTK. A inteligência operacional compacta e rica em contexto ajuda nossos clientes a melhorar a confiança nas decisões, reduzir o custo da análise impulsionada por IA e estabelecer o controle necessário para passar das recomendações de AIOps para operações seguras e autônomas.”
Plataforma integra dados aos fluxos de IA
O Smart Data pode ser incorporado aos fluxos de trabalho de dados e inteligência artificial utilizados pelas empresas. A proposta permite que as organizações utilizem a inteligência operacional da NETSCOUT dentro dos ecossistemas tecnológicos já adotados.
A plataforma também busca atender diferentes estágios de maturidade no uso de IA. Para operações que ainda dependem de análise humana, o acesso em linguagem natural a evidências operacionais pode acelerar investigações e apoiar a identificação de problemas.
Em ambientes mais avançados, a organização dos dados pode contribuir para reduzir o volume de informações de baixo valor processadas pelos sistemas de IA. A NETSCOUT também posiciona a tecnologia como uma camada para apoiar a transição de operações assistidas para modelos com maior nível de automação.
Contexto operacional ganha importância
Com a ampliação do acesso a modelos de IA, a NETSCOUT avalia que a qualidade dos dados fornecidos aos sistemas passa a ter peso crescente nas operações corporativas. Nesse cenário, a empresa amplia a aplicação de sua tecnologia de inspeção profunda de pacotes para fornecer dados operacionais estruturados para IA e automação.
Para as organizações, a proposta é incorporar recursos de IA aos fluxos de trabalho existentes sem abrir mão da visibilidade sobre os ambientes tecnológicos. Para parceiros de tecnologia, a plataforma oferece uma camada de inteligência derivada da rede que pode ser utilizada em aplicações de análise e automação.
A NETSCOUT posiciona o Smart Data como parte da evolução de sua plataforma de dados para ambientes em que observabilidade, cibersegurança, AIOps e automação passam a compartilhar informações operacionais.
